机器视觉中图像的数字化是指将图像从模拟信号转换为数字信号的过程。这个过程通常涉及到以下几个步骤：
1. 图像采集：首先，需要使用相机或其他设备捕获目标物体的图像。这通常是通过CCD（电荷耦合元件）或CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器等光电传感器实现的。这些传感器可以将光信号转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将其转换为数字信号。
2. 图像预处理：在进入数字图像处理之前，常常需要进行一些预处理操作，以便更好地进行后续的图像分析和识别。这包括去噪、对比度增强、颜色校正等。这些操作可以改善图像质量，提高图像分析的准确性。
3. 图像分割：将图像分割成多个区域，每个区域对应于图像中的一个特定对象或特征。这可以通过阈值处理、边缘检测、区域生长等方法实现。图像分割是后续图像分析和识别的基础，它决定了如何对图像中的不同对象进行分类和识别。
4. 特征提取：从分割后的图像中提取有用的信息，以便进行后续的图像分析和识别。这包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。特征提取的目的是从原始图像中提取出能够代表目标物体的关键信息，为后续的图像分析和识别提供支持。
5. 图像识别：根据提取的特征，对图像进行分析和识别。这通常涉及到机器学习算法，如支持向量机、神经网络等。图像识别的目的是从图像中识别出特定的对象或特征，并对其进行分类或描述。
6. 结果输出：将识别的结果以某种形式输出，如标签、轮廓、坐标等。这可以是文本、表格、图形等多种形式，具体取决于应用场景和需求。
总之，机器视觉中图像的数字化是一个复杂的过程，涉及到图像采集、预处理、分割、特征提取、识别等多个环节。通过对图像进行有效的数字化处理，可以实现对目标物体的自动识别和分类，为机器视觉系统提供了强大的技术支持。
